本研究提出了一种双重逆向链推理框架（DRCR），用于隐性情感分析，解决了捕捉微妙情感的难题。该框架结合对比推理和多步推理，显著提高了情感分类的准确性，并在多个模型上实现了先进性能。

本研究提出了一种新颖的多任务学习框架MT-ISA，旨在解决隐性情感分析中的线索词缺乏问题。通过自动化权重学习，该模型提升了隐性情感的识别能力和预测准确性。